计量经济学（第3版）

　　第一篇导论与复习
　　1经济问题和数据
　　1.1我们研究的经济问题
　　1.2因果效应和理想化试验
　　1.3数据：来源和类型
　　2概率论复习
　　2.1随机变量和概率分布
　　2.2期望值、均值和方差
　　2.3二维随机变量
　　2.4正态分布、卡方分布、学生t分布和F分布
　　2.5随机抽样和样本均值的分布
　　2.6抽样分布的大样本近似
　　附录2.1重要概念2.3中结论的推导
　　3统计学复习
　　3.1总体均值的估计
　　3.2有关总体均值的假设检验
　　3.3总体均值的置信区间
　　3.4不同总体的均值比较
　　3.5基于试验数据的因果效应的均值之差估计
　　3.6样本容量较小时使用t统计量
　　3.7散点图、样本协方差和样本相关系数
　　附录3.1美国当前人口调查
　　附录3.2Ｙ是μY的最小二乘估计量的两种证明方法
　　附录3.3样本方差一致性的证明
　　第二篇回归分析基础
　　４一元线性回归
　　4.1线性回归模型
　　4.2线性回归模型的系数估计
　　4.3拟合优度
　　4.4最小二乘假设
　　4.5OLS估计量的抽样分布
　　4.6结论
　　附录4.1加利福尼亚测试成绩数据集
　　附录4.2OLS估计量的推导
　　附录4.3OLS估计量的抽样分布
　　5一元线性回归：假设检验和置信区间
　　5.1关于某个回归系数的假设检验
　　5.2回归系数的置信区间
　　5.3X为二值变量时的回归
　　5.4异方差和同方差
　　5.5普通最小二乘的理论基础
　　5.6样本容量较小时t统计量在回归中的运用
　　5.7结论
　　附录5.1OLS的标准误公式
　　附录5.2GaussMarkov条件和GaussMarkov定理的证明
　　6多元线性回归
　　6.1遗漏变量偏差
　　6.2多元回归模型
　　6.3多元回归的OLS估计量
　　6.4多元回归的拟合优度
　　6.5多元回归的最小二乘假设
　　6.6多元回归中OLS估计量的分布
　　6.7多重共线性
　　6.8结论
　　附录6.1（6.1）式的推导
　　附录6.2含两个回归变量且误差同方差时OLS估计量的分布
　　附录6.3FrischWaugh定理
　　7多元回归中的假设检验和置信区间
　　7.1单个系数的假设检验和置信区间
　　7.2联合假设的检验
　　7.3涉及多个系数的单个约束检验
　　7.4多个系数的置信集
　　7.5多元回归的模型设定
　　7.6测试成绩数据集分析
　　7.7结论
　　附录7.1联合假设的Bonferroni检验
　　附录7.2条件均值独立
　　8非线性回归函数
　　8.1非线性回归函数的一般建模方法
　　8.2一元非线性函数
　　8.3自变量的交互作用
　　8.4学生/教师比对测试成绩的非线性效应
　　8.5结论
　　附录8.1参数非线性的回归函数
　　附录8.2非线性回归函数的斜率和弹性
　　9基于多元回归的评估研究
　　9.1内部和外部有效性
　　9.2多元回归分析的内部有效性威胁
　　9.3利用回归进行预测时的内部和外部有效性
　　9.4实例：测试成绩和班级规模
　　9.5结论
　　附录9.1马萨诸塞州的小学测试数据
　　第三篇回归分析的深入专题
　　1０面板数据回归
　　10.1面板数据
　　10.2具有两个时期的面板数据：“前后”比较
　　10.3固定效应回归
　　10.4时间固定效应回归
　　10.5固定效应回归假设和固定效应回归的标准误
　　10.6有关酒后驾车的法律规定和交通事故死亡人数
　　10.7结论

　　    《计量经济学（第3版）》编写延续了前两版的思想，其中：修改后的第10章对面板数据回归中标准误的处理进行了更新，即群集标准误（clustered error）计算方法；第13章中对试验和准试验的处理。直接应用多元回归方法，使倍差回归方法的讨论更加简明；第12章对弱工具变量的讨论进行了更新；引入“可能结果”分析方法分析实验数据；同时还增加了不少专栏内容，更新了原有案例和专栏的数据和结论。